关于交易中机器学习的文章
创建基于AI的交易机器人：与Python的原生集成，矩阵和向量，数学和统计库等。
了解如何在交易中使用机器学习。神经元、感知器、卷积和循环网络、预测模型 — 从基础开始，逐步开发您自己的AI。您将学习如何为金融市场的算法交易训练和应用神经网络。
神经网络变得轻松（第五十三部分）：奖励分解
我们已经不止一次地讨论过正确选择奖励函数的重要性，我们通过为单独动作添加奖励或惩罚来刺激代理者的预期行为。但是关于由代理者解密我们的信号的问题仍旧悬而未决。在本文中，我们将探讨将单独信号传输至已训练代理者时的奖励分解。
群体优化算法：螺旋动态优化 (SDO) 算法
文章介绍了一种基于自然界螺旋轨迹构造模式（如软体动物贝壳）的优化算法 - 螺旋动力学优化算法（Spiral Dynamics Optimization，SDO）。我对作者提出的算法进行了彻底的修改和完善，本文将探讨这些修改的必要性。
将 ML 模型与策略测试器集成（第 3 部分）：CSV（II）文件管理
这篇资料提供了以 MQL5 创建类，从而高效管理 CSV 文件的完整指南。 我们将看到打开、写入、读取、和转换数据等方法的实现。 我们还将研究如何使用它们来存储和访问信息。 此外，我们将讨论使用该类的限制和最重要的方面。 本文对于那些想要学习如何在 MQL5 中处理 CSV 文件的人来说是一个宝贵的资源。
MQL5中的范畴论（第18部分）：自然性四边形
本文通过介绍自然变换这一主题中的一个关键支柱，继续我们的范畴理论系列。我们研究看似复杂的定义，然后深入研究本系列“面包和黄油”的示例和应用程序；波动性预测。
神经网络变得轻松（第四十八部分）：降低 Q-函数高估的方法
在上一篇文章中，我们概述了 DDPG 方法，它允许在连续动作空间中训练模型。然而，与其它 Q-学习方法一样，DDPG 容易高估 Q-函数的数值。这个问题往往会造成训练代理者时选择次优策略。在本文中，我们将研究一些克服上述问题的方式。
MQL5 中的范畴论 (第 13 部分)：数据库制程的日历事件
本文在 MQL5 中遵循范畴论实现秩序，研究如何在 MQL5 中结合数据库制程进行分类。我们介绍了当辨别交易相关的文本（字符串）信息时，如何把数据库制程概念与范畴论相结合。日历事件是焦点。
MQL5 中的范畴论 (第 12 部分)：秩序（Orders）
本文是范畴论系列文章之以 MQL5 实现图论的部分，深入研讨秩序（Orders）。我们通过研究两种主要的秩序类型，实测秩序论的概念如何支持幺半群集合，从而为交易决策提供信息。
时间序列挖掘的数据标签（第3部分）：使用标签数据的示例
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 09 部分）：K-Means 聚类与分形波配对
“K-均值”聚类采用数据点分组的方式，该过程最初侧重于数据集的宏观视图，使用随机生成的聚类质心，然后放大并调整这些质心，从而准确表示数据集。我们将对此进行研究，并开拓一些它的用例。
神经网络变得轻松（第五十一部分）：行为-指引的扮演者-评论者（BAC）
最后两篇文章研究了软性扮演者-评论者算法，该算法将熵正则化整合到奖励函数当中。这种方式在环境探索和模型开发之间取得平衡，但它仅适用于随机模型。本文提出了一种替代方式，能适用于随机模型和确定性模型两者。
群体优化算法：带电系统搜索（CSS）算法
在本文中，我们将探讨另一种受无生命自然启发的优化算法--带电系统搜索（Charged System Search，CSS）算法。本文旨在介绍一种基于物理和力学原理的新的优化算法。
MQL5 中的范畴论 (第 17 部分)：函子与幺半群
本文是我们系列文章的最后一篇，将函子作为一个主题来讨论，且把幺半群作为一个范畴来重新审视。幺半群已在我们的系列中多次讲述，于此配合多层感知器帮助确定持仓规模。
神经网络变得轻松（第四十九部分）：软性扮演者-评价者
我们继续讨论解决连续动作空间问题的强化学习算法。在本文中，我将讲演软性扮演者-评论者（SAC）算法。SAC 的主要优点是拥有查找最佳策略的能力，不仅令预期回报最大化，而且拥有最大化的动作熵（多样性）。
Scikit-Learn 库中的分类模型及其导出到 ONNX
在本文中，我们将探讨使用 Scikit-Learn 库中所有可用的分类模型来解决 Fisher 鸢尾花数据集的分类任务。我们将尝试把这些模型转换为 ONNX 格式，并在 MQL5 程序中使用生成的模型。此外，我们将在完整的鸢尾花数据集上比较原始模型与其 ONNX 版本的准确性。
群体优化算法：思维进化计算（MEC）算法
本文探讨了MEC家族的算法，称为简单思维进化计算（Simple Mind Evolutionary Computation, Simple-MEC，SMEC）算法。该算法以其思想之美和易于实现而著称。
神经网络变得轻松（第五十五部分）：对比内在控制（CIC）
对比训练是一种无监督训练方法表象。它的目标是训练一个模型，突显数据集中的相似性和差异性。在本文中，我们将谈论使用对比训练方式来探索不同的扮演者技能。
群体优化算法：随机扩散搜索（SDS）
本文讨论了基于随机游走原理的随机扩散搜索（Stochastic Diffusion Search，SDS）算法，它是一种非常强大和高效的优化算法。该算法允许在复杂的多维空间中找到最优解，同时具有高收敛速度和避免局部极值的能力。
种群优化算法：模拟各向同性退火（SIA）算法。第 II 部分
第一部分专注于众所周知、且流行的算法 — 模拟退火。我们已经通盘研究了它的利弊。本文的第二部分专注于算法的彻底变换，将其转变为一种新的优化算法 — 模拟各向同性退火（SIA）。
MQL5 中的范畴论 (第 16 部分)：多层感知器函子
本文是我们系列文章的第 16 篇，继续考察函子以及如何使用人工神经网络实现它们。我们偏离了迄今为止在该系列中所采用的方式，这涉及预测波动率，并尝试实现自定义信号类来设置入仓和出仓信号。
Python、ONNX 和 MetaTrader 5：利用 RobustScaler 和 PolynomialFeatures 数据预处理创建 RandomForest 模型
在本文中，我们将用 Python 创建一个随机森林（random forest）模型，训练该模型，并将其保存为带有数据预处理功能的 ONNX 管道。之后，我们将在 MetaTrader 5 终端中使用该模型。
神经网络变得简单（第 56 部分）：利用核范数推动研究
强化学习中的环境研究是一个紧迫的问题。我们之前已视察过一些方式。在本文中，我们将讲述另一种基于最大化核范数的方法。它允许智能体识别拥有高度新颖性和多样性的环境状态。
种群优化算法：Nelder-Mead（NM），或单纯形搜索方法
本文表述针对 Nelder-Mead 方法进行的彻底探索，解释了如何在每次迭代中修改和重新排列单纯形（函数参数空间），从而达成最优解，并讲述了如何改进该方法。
数据科学和机器学习（第 16 部分）：全新面貌的决策树
在我们的数据科学和机器学习系列的最新一期中，深入到错综复杂的决策树世界。本文专为寻求策略洞察的交易者量身定制，全面回顾了决策树在分析市场趋势中所发挥的强大作用。探索这些算法树的根和分支，解锁它们的潜力，从而强化您的交易决策。加入我们，以全新的视角审视决策树，并探索它们如何在复杂的金融市场航行中成为您的盟友。
神经网络变得简单（第 59 部分）：控制二分法（DoC）
在上一篇文章中，我们领略了决策变换器。但是，外汇市场复杂的随机环境不允许我们充分发挥所提议方法的潜能。在本文中，我将讲述一种算法，旨在提高在随机环境中的性能。
MQL5 中的范畴论 (第 15 部分)：函子与图论
本文是以 MQL5 实现范畴论，着眼于函子之系列的续篇，但这次是作为图论和集合之间的桥梁。我们重新审视日历数据，尽管它在策略测试器中存在使用局限，但在相关性的帮助下，可利用函子来预测波动性。
利用 Python 和 MQL5 构建您的第一个玻璃盒模型
如果我们想从机器学习这些先进技术中获得任何价值，那么很难解释和理解为什么我们的模型偏离我们的期望至关重要。如果对模型内部工作原理的没有全面了解，我们可能无法发现破坏模型性能的错误，我们可能会在无法预测的参照特征上浪费时间，从长远来看，我们有可能没有充分利用这些模型的功能。幸运的是，有一个复杂且维护良好的多合一解决方案，令我们能够准确地看到我们的模型在引擎盖下正在做什么。
MQL5 简介（第 2 部分）：浏览预定义变量、通用函数和控制流语句
通过我们的 MQL5 系列第二部分，开启一段启迪心灵的旅程。这些文章不仅是教程，还是通往魔法世界的大门，在那里，编程新手和魔法师将团结在一起。是什么让这段旅程变得如此神奇？我们的 MQL5 系列第二部分以令人耳目一新的简洁性脱颖而出，使复杂的概念变得通俗易懂。与我们互动，我们会回答您的问题，确保您获得丰富和个性化的学习体验。让我们建立一个社区，让理解 MQL5 成为每个人的冒险。欢迎来到魔法世界！
MQL5 中的范畴论 (第 9 部分)：幺半群（Monoid）— 动作
本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 在这里，我们继续将“幺半群 — 动作”当为幺半群变换的一种手段，如上一篇文章所涵盖的内容，从而增加了应用。
MQL5 中的范畴论 (第 14 部分)：线性序函子
本文是更广泛关于以 MQL5 实现范畴论系列的一部分，深入探讨了函子（Functors）。我们实验了如何将线性序映射到集合，这要归功于函子；通过研究两组数据，典型情况下会忽略其间的任何联系。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 08 部分）：感知器
感知器，单隐藏层网络，对于任何精熟基本自动交易，并希望涉足神经网络的人来说都是一个很好的切入点。我们查看这是如何在一个信号类当中一步一步组装实现的，其是 MQL5 向导类中用于智能交易系统的部分。
精通模型解释：从您的机器学习模型中获取深入见解
机器学习对于任何经验的人来说都是一个复杂而回报的领域。在本文中，我们将深入探讨为您所构建模型提供动力的内在机制，我们探索的错综复杂的世界，涵盖特征、预测和化解复杂性的有力决策，并牢牢把握模型解释。学习驾驭权衡、强化预测、特征重要性排位的艺术，同时确保做出稳健的决策。这篇基本读物可帮助您从机器学习模型中获得更高的性能，并为运用机器学习方法提取更多价值。
神经网络变得简单（第 63 部分）：决策转换器无监督预训练（PDT）
我们将继续讨论决策转换器方法系列。从上一篇文章中，我们已经注意到，训练这些方法架构下的转换器是一项相当复杂的任务，需要一个大型标记数据集进行训练。在本文中，我们将观看到一种使用未标记轨迹进行初步模型训练的算法。
开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 3 部分）：在 MQL5 中创建自动移动和测试脚本
本文讨论在 Python 中实现井字游戏中的自动移动，并与 MQL5 函数和单元测试集成。目标是通过在 MQL5 中进行测试，提高游戏的互动性并确保系统的可靠性。本文内容包括游戏逻辑开发、集成和实际测试，最后将介绍动态游戏环境和强大集成系统的创建。
数据科学和机器学习（第 17 部分）：摇钱树？外汇交易中随机森林的艺术与科学
探索算法炼金术的秘密，我们将引导您融会贯通如何在解码金融领域时将艺术性和精确性相结合。揭示随机森林如何将数据转化为预测能力，为驾驭股票市场的复杂场景提供独特的视角。加入我们的旅程，进入金融魔法的心脏地带，此处我们会揭开随机森林在塑造市场命运、及解锁赚钱机会之门方面之角色的神秘面纱
种群优化算法：模拟退火（SA）。第 1 部分
模拟退火算法是受到金属退火工艺启发的一种元启发式算法。在本文中，我们将对算法进行全面分析，并揭示围绕这种广为人知的优化方法的一些常见信仰和神话。本文的第二部分将研究自定义模拟各向同性退火（SIA）算法。
种群优化算法：进化策略，(μ,λ)-ES 和 (μ+λ)-ES
本文研究一套称为进化策略（ES）的优化算法。它们是最早使用进化原理来寻找最优解的种群算法之一。我们将针对传统的 ES 变体实现变更，并修改算法的测试函数和测试台方法。